[논문 리뷰] Gaia DR2 Gravitational Lens Systems I: New lensed quasar candidates around known quasars

A. Krone-Martins, L. Delchambre외 12명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 30.

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena참고 문헌 33인용 수 16

한 줄 요약

이 연구는 Gaia DR2의 고정밀 천체운동학 및 광도 측정 데이터를 활용하여, 퀘이사 목록과 Gaia 자료를 교차 매칭하고 천체운동학적 및 광도 일관성 기준을 적용하며 기계학습 모델(극도로 랜덤화된 트리)을 사용해 렌즈 효과 확률을 할당함으로써 새로운 강한 렌즈 효과를 겪는 퀘이사 후보를 식별한다. 이는 하늘 전체에 걸쳐 하늘의 모든 방향에서 렌즈 효과를 탐지할 잠재력을 보여주며, 기존의 주요 임무 목표를 초월한다. 특히, 1 밀리초각 이내의 모델링 잔차를 보이는 세 개의 새로운 4중 이미지 퀘이사 후보를 보고한다.

ABSTRACT

Context. Strong gravitationally lensed quasars are among the most interesting and useful observable extragalactic phenomena. Because their study constitutes a unique tool in various fields of astronomy, they are highly sought, not without difficulty. Indeed, even in this era of all-sky surveys, their recognition remains a great challenge, with barely a few hundred currently known systems. Aims. In this work we aim to detect new strongly lensed quasar candidates in the recently published Gaia Data Release 2 (DR2), which is the highest spatial resolution astrometric and photometric all-sky survey, attaining effective resolutions from 0.4" to 2.2". Methods. We cross-matched a merged list of quasars and candidates with the Gaia DR2 and found 1,839,143 counterparts within 0.5". We then searched matches with more than two Gaia DR2 counterparts within 6". We further narrowed the resulting list using astrometry and photometry compatibility criteria between the Gaia DR2 counterparts. A supervised machine learning method, Extremely Randomized Trees, is finally adopted to assign to each remaining system a probability of being lensed. Results. We report the discovery of three quadruply-imaged quasar candidates that are fully detected in Gaia DR2. These are the most promising new quasar lens candidates from Gaia DR2 and a simple singular isothermal ellipsoid lens model is able to reproduce their image positions to within $\sim$1 mas. This letter demonstrates the gravitational lens discovery potential of Gaia.

연구 동기 및 목표

• Gaia DR2의 고정밀 천체운동학 및 광도 데이터를 활용해, 밀접한 간격을 가진 천체계를 해석하는 데 특별히 적합한 새로운 강한 렌즈 효과를 겪는 퀘이사 후보를 탐지하는 것.
• 현재 알려진 렌즈 효과를 겪는 퀘이사의 수가 500개 미만이라는 난이도를 극복하기 위해, 이러한 천체계에 대한 천체 전체 영역 및 magnitude 제한 기반의 전수 조사 가능성을 확보하는 것.
• 렌즈 효과에 대한 사전 지식 없이도, 다수의 천체 간 위치 및 광도 일관성만으로도 Gaia DR2가 렌즈 효과를 탐지할 수 있음을 입증하는 것.
• 단순한 단일 등방성 타원형 렌즈 모델(SIE)을 사용해 후보자의 렌즈 효과 가설을 검증하고, 기계학습을 통해 렌즈 효과 확률을 할당하는 것.

제안 방법

• 310만 개의 퀘이사 및 후보자 목록을 Gaia DR2와 교차 매칭하여 0.5” 이내의 대응체 1,839,143개를 확보함.
• 6” 이내에 두 개 이상의 대응체가 존재하는 소스 클러스터를 식별하여 잠재적인 렌즈 천체계를 선별함.
• 천체운동학적 및 광도 일관성 기준을 적용하여 위조 매칭을 걸러내고 타당한 렌즈 효과 구성 요소를 유지함.
• 단일 등방성 타원형 렌즈(SIE) 모델에 기반한 지도 학습 기계학습 모델인 극도로 랜덤화된 트리(Extremely Randomized Trees)를 사용해 후보 천체계에 대한 렌즈 효과 확률을 할당함.
• 가장 유망한 후보자들에 대해 단순한 SIE 모델링을 수행하여 이미지 위치 일관성을 검증하고, 약 1 밀리초각의 잔차를 달성함.
• Gaia DR2의 고해상도 천체운동학(0.4”에서 2.2” 사이)과 G 대역 광도 측정 데이터를 사용해 결과를 검증함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Gaia DR2의 고정밀 천체운동학 및 광도 측정 데이터는 사전 렌즈 효과 가정 없이도 새로운 강한 렌즈 효과를 겪는 퀘이사 후보를 탐지할 수 있는가?
• RQ2 Gaia DR2의 퀘이사 대응체 중 얼마나 많은 비율이 강한 중력 렌즈 효과의 천체운동학적 및 광도적 특징을 보이는가?
• RQ3 SIE 렌즈 모델에 기반한 기계학습 모델은 천체 전체 영역의 설문 조사에서 위성 신호와 오진 신호를 신뢰성 있게 구분할 수 있는가?
• RQ4 단순한 SIE 모델은 새로 식별된 렌즈 효과를 겪는 퀘이사 후보의 이미지 구성 요소를 얼마나 잘 재현할 수 있는가?

주요 결과

• 세 개의 새로운 4중 이미지 퀘이사 후보가 Gaia DR2 데이터에서 유일하게 발견되었으며, 이는 이러한 천체계에 대한 천체 전체 영역에서의 데이터 기반 탐지 사례로 처음으로 기록된다.
• 세 후보의 이미지 위치는 단일 등방성 타원형 렌즈(SIE) 모델에 의해 약 1 밀리초각 이내로 재현되며, 높은 모델 정밀도를 나타낸다.
• 기계학습 모델이 최상위 후보자들에게 높은 렌즈 효과 확률을 할당하여 이들이 렌즈 효과 천체계로 타당하다는 것을 확인함.
• 이 연구는 Gaia DR2에 180만 개의 퀘이사 대응체를 식별하여 향후 렌즈 효과 설문 조사 및 천체물리학 연구에 유용한 풍부한 데이터셋을 제공함.
• Gaia DR2의 효과적 공간 해상도(0.4”에서 2.2” 사이)는 이미지 간격이 약 0.18”인 렌즈 효과 퀘이사 천체계를 탐지할 수 있게 하며, 이는 이전의 천체 전체 영역 설문 조사보다 크게 향상됨.
• 결과적으로 Gaia가 은하간 연구를 위해 설계된 것은 아니지만, 강한 렌즈 효과 연구에 혁신적인 데이터셋을 제공하며, 알려진 렌즈 효과 퀘이사의 수를 한 계단 이상 증가시킬 잠재력을 보여줌.